基于梯度指导的生成对抗网络内镜图像去模糊重建

摘要：

胃肠镜检查是目前临床上检查和诊断消化道疾病最重要的途径,内窥镜图像的运动模糊会对医生诊断和机器辅助诊断造成干扰.现有的去模糊网络由于缺乏对结构信息的关注,在处理内窥镜图像时普遍存在着伪影和结构变形的问题.为解决这一问题,提高胃镜图像质量,该文提出一种基于梯度指导的生成对抗网络,网络以多尺度残差网络(Res2net)结构作为基础模块,包含图像信息支路和梯度支路两个相互交互的支路,通过梯度支路指导图像去模糊重建,从而更好地保留图像结构信息,消除伪影、缓解结构变形;设计了类轻量化预处理网络来纠正过度模糊,提高训练效率.在传统胃镜和胶囊胃镜数据集上分别进行了实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)指标均优于对比算法,且复原后的视觉效果更佳,无明显伪影和结构变形.

关键词：胃镜图像;去模糊;生成对抗网络;梯度指导

所属期刊栏目：44

分类号：R331;TN911.73(人体生理学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：70-77